MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4290960195 · doi:10.1016/j.apergo.2022.103867

Distracted worker: Using pupil size and blink rate to detect cognitive load during manufacturing tasks

2022· article· en· W4290960195 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueApplied Ergonomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésCognitive loadCognitionTask (project management)Pupil sizeEye trackingCognitive psychologyComputer scienceHuman factors and ergonomicsAutomotive industryPsychologyPoison controlSimulationPupilEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sets out to extend the use of blink rate and pupil size to the assessment of cognitive load of completing common automotive manufacturing tasks. Nonoptimal cognitive load is detrimental to safety. Existing occupational ergonomics approaches come short of measuring dynamic changes in cognitive load during complex assembling tasks. Cognitive demand was manipulated by having participants complete two versions of the n-back task (easy, hard). Two durations of the physical task were also considered (short, long). Pupil size and blink rate increased under greater cognitive task demand. High cognitive load also resulted in longer task completion times, and higher ratings of mental and temporal demand, and effort. This exploratory study offers relevant insights on the use of ocular metrics for cognitive load assessment in occupational ergonomics. While the existing eye-tracking technology may yet limit their adoption in the field, they offer advantages over the more popular expert-based and self-reported techniques in measuring changes in cognitive load during dynamic tasks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle